基于核主成分分析的二次雷达脉冲信号初始特征提取

针对二次雷达脉冲信号的特征选择与分类问题进行研究,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)的初始特征提取方法。根据二次雷达脉冲信号的特点,首先经过数据整编、预处理,获取样本的初始特征参数;然后利用KPCA方法对特征参数进行主成分组合,以消除信号特征间的相关性和压缩特征向量的维数,最后利用聚类工具进行分类。数学分析和可视化实验结果都表明这种分析方法是有效的。试验还表明,KPCA在特征选取方面性能优于PCA。     

一种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法

提出了一种基于模拟电路故障诊断的神经网络方法。这种方法利用小波分解、数据标准化、主成分分析对输入数据进行预处理,采用k个神经元输出的前馈神经网络结构进行有效训练。该方法检测和识别故障准确率高,系统的鲁棒性和稳定性强。     

最小二乘支持向量机的电气设备磨损识别方法研究

电气设备发生故障或者老化的时候,运行声音首先发生变化,为了准确的识别电气设备的磨损状态,提出了基于电气设备磨损声发射信号的小波包多尺度信息熵（频域）特征和AR模型系数（时域）特征相触合的特征提取方法。然后采用核主成分分析方提取触合特征的主元,降低特征向量维数组成新的特征向量,送入最小二乘支持向量机训练、识别。     

基于CVD和Radon变换的旋翼无人机识别

在无人机的检测与识别过程中特征提取尤为重要。针对在低信噪比下由于提取特征困难且鲁棒性较差导致的识别效果不理想的问题，提出了一种基于改进的CVD（Cadence-Velocity Diagram）和Radon变换的特征提取方法应用于识别旋翼无人机。该方法通过提取目标的频率信息、峰值信息和边缘信息作为特征，运用K近邻分类器进行分类识别。仿真结果显示，在信噪比为-15 dB的条件下能够达到96.67%的识别精度。所提方法在低信噪比下识别效果明显优于SVM和朴素贝叶斯等算法。     

基于核主成分的支持矢量机信用评级

本文提出模糊支持矢量机的模糊规则提取方法,针对当前SVM的常见模型参数选择的方法的不足,引入遗传算法的自动模型选择优化方法;考虑到信用评级数据的非线性特征,提出了新的信用评级核主成分(KPCA)的特征提取方法,减少指标间的相关性,提高模型的预测精度;使用上市公司数据进行了实证分析,实验结果证明了该信用评级方法优于神经网络的方法,证明了该方法适用性。     

采用广度优先搜索邻居聚类的通信信号调制识别

针对短波通信中无法避免的码间串扰问题,研究了聚类算法在信号调制识别中的作用,提出了一种利用广度优先搜索邻居(BFSN)聚类处理循环统计量特征的分类算法。该算法将循环统计量特征峰值作为聚类输入对象,通过BFSN聚类分析,剔除延时信号、噪声等造成的奇异类峰值,克服了多径效应产生的码间串扰影响,实现了2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM、π/4-QPSK、π/4-DQPSK、8PSK等8种调制信号的自动识别。仿真表明,该算法聚类后提取的特征参数抗多径干扰能力强,同信道均衡方法相比识别正确率有5%的性能优势。低信噪比环境下的信号调制识别具有重要的工程应用意义。     

基于模糊聚类的手写数字识别

本文提出了—种基于模糊聚类的手写数字识别方法，该方法先对手写数字图像进行预处理，然后对数字图像进行特征提取，得到能反映数字样本的低维特征，最后用模糊聚类的方法识别手写数字，Matlab仿真实验表明，该方法运算速度快，识别率较高。     

分离通道联合卷积神经网络的自动调制识别

针对通信信号的自动调制识别需要大量特征提取的问题,提出了一种分离通道卷积神经网络自动调制识别算法。该算法通过结合深度学习中卷积神经网络(CNN),分别提取时域信号的多通道和分离通道调制特征,再利用融合特征实现不同信号的分类。仿真结果表明,相比基于CNN的算法,所提算法在高信噪比下针对两个数据集的识别率分别提升7%和18%;此外,相比于基于特征提取的传统识别算法,其高阶调制识别性能平均提升3 dB。     

类别不平衡条件下的雷达信号识别

在实际电子侦察过程中，由于各种原因，侦收到的不同类型信号数量相差很大，类别之间严重不平衡，常规方法在这种数据集下训练得到的分类器不能有效识别少数类。针对这一问题，首先采用栈式自编码器对中频数据进行降维和特征提取；然后在降维后的特征空间内通过多种过采样方法生成新的少数类样本，使数据集重新平衡，并利用再平衡后的数据集训练支持向量机分类器；最后采用F分数和受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线两种评价方法对分类效果进行评价。实验结果表明，通过过采样处理，分类器对少数类的识别性能有所提升。     

一种核主元分析的人脸识别方法及其DSP实现

针对核主元分析在人脸识别中的时间开销过大的不足,提出了一种核主元分析的DSP 实现方法。介绍了核主元分析算法原理,给出了DSP平台的硬件框架和程序优化方案。在DSP 硬件平台上的测试结果表明：系统运行稳定,与通用计算机平台相比,明显提高了识别速度, 同时保证了人脸识别率,具有一定的实用价值。     

基于方差约束控制的复杂控制系统故障诊断方法

将方差约束控制用于研究复杂控制系统故障诊断。首先根据系统运行情况提取故障点在各个子系统的状态观测值,定义了故障点的状态观测均值、误差并求得状态协方差。然后通过熵系数法来确定各影响因素的权重,用欧氏范数法和线性加权法确定系统正常运行的最大允许阈值,一旦实际值超过阈值则报警,采取修正措施。最后通过实例,得到了一种新的基于欧氏范数方差约束控制的故障诊断方法,应用于航天产品漏电故障诊断。结果表明,该方法的故障阈值是由系统本身特性得到,故能够客观、真实地确定阈值的量化模型,克服了传统的专家系统需要训练大量历史数据的弊端,实现了故障在线实时诊断。     

大规模模拟电路的ATPG实现

要使现有的模拟电路故障诊断算法适用于大规模电网络,必须将大规模网络分解成互不耦合的小规模网络。本文讨论了将支路撕裂法用于大规模模拟电路的快速ATPG,给出了文献〔1〕中算法的五个缺陷,并对之逐一进行了解决。并在altos-68000上用FORTRAN77编制了一个可以完成200条支路,40个节点以内的任意可撕裂的线性网络的故障定位通用程序LAFDP。文中给出运用程序LAFDP进行故障定位的例子。     

基于改进AlexNet卷积神经网络的人脸表情识别

为了解决传统卷积神经网络用于人脸表情识别准确率不高的问题，提出了一种基于改进深度AlexNet卷积神经网络的表情识别方法。该方法基于AlexNet网络的基本结构，采用单图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）进行训练，减少了两层卷积层和一层全连接层，在每层卷积层后加上批标准化（Batch Normalization，BN）代替原来的局部归一化，并在全连接层后加上Dropout正则化进一步防止过拟合。与AlexNet模型相比，改进的网络结构更简单、复杂度低、参数量少，可以节省大量模型训练时间进行快速预测，且更不易过拟合，同时加快了模型收敛速度，提高了网络泛化能力。在Fer2013数据集以及CK+数据集上进行实验，结果表明，所提方法分别得到了68.85%和97.46%的识别率，较其他人脸表情识别方法的识别率有一定提高。     

航天测控数传一体化系统健康管理系统设计

随着在轨航天器爆发式增长,航天测控数传任务越来越密集,同时航天测控数传一体化系统的复杂度越来越高,传统的故障诊断和周期性维护已经无法满足装备使用要求。根据航天测控数传一体化系统的特点对健康管理系统的架构及组成进行了研究,重点分析了关键设备的传感器设计、基于层次分析法和D-S证据合成法相结合的系统健康评估方法以及基于循环神经网络等机器学习算法的故障预测方法。应用健康管理系统,可有效提高航天测控数传任务的可靠性,减少设备的故障概率,降低维修成本。     

LTE/GSM多模基站收发信台数字中频模块故障诊断的新方法

针对LTE/GSM多模基站收发信台（BTS）开发中FPGA数字中频模块故障诊断的需求,开发 了一种基于以太网数据通信接口,利用Matlab软件直接存取FPGA内部寄存器值,并且可以连 续采集数字中频模块内部关键节点大块数据的软硬件协 处理方法,从而快速定位数字中频信号链路的调测问题并帮助排除故障。这种诊断方法无缝 集成在FPGA设计中,可以在BTS测试开发的各个阶段采用,不需要额外设备及接口。在LTE/G SM MSR（Multi-Standard Radio）项目中利用该诊断技术完成了数字中频模块上下行信号 处理链路频谱异常等故障的诊断与定位。     

综合化CNI设备测试系统的设计

针对综合化通信导航识别（ICNI）设备与传统CNI设备在体系架构、信息传输方式的差异以及现有测试方法的不足,设计了一种综合测试系统。该系统借鉴综合模块化设计思想实现专用模拟器模块化,采用专家系统实现自动测试,通过机内测试（BIT）提高机内故障诊断能力,不仅满足ICNI设备功能指标测试要求,也为故障检测及诊断提供了方法。该系统可对ICNI设备全频段覆盖性自动测试,故障隔离率达到100%,是验证ICNI设备性能的有效技术手段。     

物流系统容错技术引论

本文认为,为有效保证系统正常工作,实现给定功能,必须提高系统可靠性,而容错设计是提高系统可靠性的重要途径。物流系统容错技术能够自动、适时监测并诊断系统故障,然后采取相应的故障控制或处理方法自动修复或在线修复故障。文章提出,物流系统容错技术包括系统容错设计和系统故障诊断与检测等内容。容错设计的主要方法是系统冗余,应针对机械系统故障、软件系统故障、信息和控制系统故障等不同故障形式分别采用不同的冗余方法进行容错设计;应用测试技术进行故障检测与诊断能够在系统内发生故障时自动发现故障,确定故障部位和类型,并自动采取保护措施,常用的方法主要包括参数法、表决法、振动法及智能化专家系统等。     

带驻波故障监测功能的AISG塔顶放大器控制单元设计

根据AISG2.0协议对带驻波检测功能的塔顶放大器（TMA）中状态监控、故障告警和数据通信的技术要求,提出了TMA嵌入式控制单元的设计及实现方法。硬件部分首先概述了总体设计方案,然后阐明了OOK（On-Off Keying）模块、可配置式电流告警电路、浪涌电流抑制电路和驻波检测功能的设计思路;软件部分详细介绍了AISG协议栈的设计方法,并给出了低噪声放大器（LNA）及驻波故障的检测流程。测试证明,本系统的电气性能、监控功能以及协议完整性均满足AISG2.0协议的要求,并完成了与主流基站系统厂家的互操作测试。